Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T18:59:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T16:36:17Z : No. of bitstreams: 1
174989.pdf: 15769488 bytes, checksum: 1344452b793f07cf8e98e6b1a757cfc8 (MD5) / O presente trabalho aborda o desenvolvimento e avaliação de técnicas híbridas de processamento de sinais voltadas para sinais biomédicos com ênfase na implementação usando redes neurais artificiais (RNAs). Quatro formas básicas de hibridação diferenciadas pelo grau de interação entre as características e propriedades das técnicas constituintes são abordadas: a hibridação seqüencial, paralela, auxiliar e encastoada. A hibridação seqüencial da análise em componentes independentes (ACI) com a promediação e a hibridação auxiliar e seqüencial da transformada wavelet com redes neurais artificiais são propostas e investigadas para o processamento de registros eletrocardiográficos de alta resolução (ECGAR). A primeira técnica objetiva atenuar as interferências no ECGAR e a segunda extrair características espectro-temporais do ECGAR e classificar ECGARs como de indivíduos com ou sem potenciais tardios ventriculares. Na avaliação da primeira técnica os resultados são comparados com o uso isolado da promediação, resultando em uma melhora de 4 dB na relação sinal-ruído. Na segunda técnica obteve-se 91% de acerto na classificação, comparável a outros trabalhos envolvendo RNAs, acrescentando-se a possibilidade de interpretação do processamento efetuado pela RNA.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/78773
Date January 2000
CreatorsWisbeck, John Oersted
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Ojeda, Renato Garcia
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatxx, 174 f.| il.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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